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SY0915129
- 野人过河问题，本实验研究了用人工智能的理论求解传教士(Missionaries)与野人(Cannibals)过河问题（M-C问题）。实验设计采用产生式系统的概念，将问题用状态空间表示，搜索技术采用状态空间启发式搜索的A算法，规则设计采用产生式规则，用C语言实现了A算法求解M-C问题，加深了对人工智能的认识与理解。-Savage river problems, this experimental study the theory of using artificial intelligence t
CHAPTER5
- 遗传算法是一种模拟生物进化机制的随机全局优化搜索方法，具有很强的全局优化能力及鲁棒性。遗传算法属于直接搜索法，对适应函数基本无限制，既不要求连续，也不要求函数可微，而且不需要初始信息可以寻求全局最优解克服了单纯形算法初始条件影响大，易陷入局部最小等缺点，操作方便，速度快，不需要复杂的规则，且可用于多目标寻优，在解空间进行高效启发式搜索，可以提高运算速度。-The genetic algorithm is one simulation organic evolution mechanism sto
MCproblem
- 人工智能解决野人传教士本实验研究了用人工智能的理论求解传教士(Missionaries)与野人(Cannibals)过河问题（M-C问题）。实验设计采用产生式系统的概念，将问题用状态空间表示，搜索技术采用状态空间启发式搜索的A*算法，规则设计采用产生式规则，用C语言实现了A*算法求解M-C问题，加深了对人工智能的认识与理解。过河问题。-Of artificial intelligence to solve Savage missionaries studied in this experimen
Knap
- 矩形条带装箱问题(RSPP)是指将一组矩形装入在一个宽度固定高度不限的矩形容器中，以期 获得最小装箱高度．RSPP理论上属于NP难问题，在新闻组版、布料下料以及金属切割等工业领域中 有着广泛的应用．为解决该问题，采用了一种混合算法，即将一种新的启发式算法—— 动态匹配算 法—— 与遗传算法结合起来．混合算法中，动态匹配算法能根据4类启发式规则动态选择与装填区域相 匹配的下一个待装矩形，同时将装箱后所需容器高度用遗传算法的进化策略进行优化．对2组标准测试 问题的计算结果表明，相
CLIPS_6.30_Beta.R3
- clips最新版 CLIPS是一种专家系统工具，最初由NASA/Lyndon B. Johnson太空中心软件技术研究室开发出来。自1986年首次发布以来，CLIPS经历了不断的改进和完善。现在它已经被广泛的应用在数以万计的全球用户中。 CLIPS被开发出来以促进集成人类知识和经验的软件发展。 在CLIPS中，知识的表示有三种方式： l 规则，规则表示法是基于启发式经验知识库的首要选择。 l 自定义函数和通用函数，这种方式是程序式知识表示的首选。 l 面向对象设计，也
TestAStar
- 在即时战略或角色扮演游戏中，经常需要控制角色移动到指定位置，只要存在可行路径，总是会采用最优路径到达目的地。这种能够在角色移动到目的地的方法，通常称为“游戏寻路算法”。 A*是一种启发式搜索算法，其所处理的对象是状态空间，安装预先设定的规则进行有选择有方向的遍历。-In the real-time strategy or role-playing games, often need to control the character moves to the specified locatio
ProjectScheduling-true
- 针对飞机装配线的加工任务调度问题设计了基于遗传算法的调度算法，包含一套启发式规则和一系列线边约束。-Task scheduling problem for processing aircraft assembly line designed scheduling algorithm based on genetic algorithm, comprising a set of heuristic rules and a series of line side constraints.
蚁群算法
- 路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一，其任务是在已知障碍物的环境中按照某一 最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。使用蚁群算法对水下潜器三维空间路径规划问 题进行了研究，以 ACS 算法为基础设计了路径优化搜索算法，详细讨论了信息素表示方法、路径 点选取原则、启发式函数设计和信息素更新规则，给出了算法的具体流程，仿真实验结果表明， 该算法能够方便有效的实现三维空间中的路径规划。(Path planning is one of the key technologies of unde
二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法
- 针对二维矩形条带装箱问题提出了一种启发式布局算法，即底部左齐择优匹配算法（lowest—level left align bestfit，简称LLABF）．LLABF算法遵循最佳匹配优先原则，该原则综合考虑完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先及可装入优先等启发式规则．与BL（bottom-left），IBL（improved-bottom-left）与BLF（bottom—left-fill）等启发算法不同的是，LLABF能够在矩形装入过程中自动选择与可装区域匹配的下一个待
MPA code
- 海洋捕食者算法（MPA）是一种自然启发式的优化算法，它遵循在最佳觅食策略中自然支配的规则，并且在海洋生态系统中遇到捕食者与猎物之间的速率策略。(Marine predator algorithm (MPA) is a natural heuristic optimization algorithm, which follows the rules of natural dominance in the optimal foraging strategy, and encounters the r